Scrum Master PSM 1 & Scrum Kanban & KI verbindet praxisorientiertes Scrum-Wissen mit Kanban-Prinzipien und Grundlagen der Künstlichen Intelligenz. In Scrum Master Basic (PSM 1), Scrum with Kanban (PSK 1), KI Grundlagen steht die Entwicklung verlässlicher Takte, transparenter Artefakte und KI-gestützter Automatisierung im Fokus, um Arbeitsfluss und Produktwirkung zu verbessern.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme bereitet auf Rollen vor, die empirische Arbeitsweisen und datenbasierte Vorhersagen kombinieren: Scrum Master, Agile Coach, Product Owner, Delivery-Manager oder Mitarbeitende in Digitalisierungsprojekten. Sie lernen, wie Scrum Master PSM 1 und Scrum with Kanban in Teams eingeführt werden und wie KI Grundlagen operative Aufgaben automatisiert und Entscheidungsunterstützung liefert.
Konkrete Anwendungsszenarien umfassen Sprint-Planung, Backlog-Pflege, Flussoptimierung mit Durchsatz- und Wartezeitenanalyse sowie den Einsatz von Prompt Engineering für Text- und Datenaufgaben.

Scrum Master 1

Scrum Master 1 vermittelt, dass Scrum ein empirisches Rahmenwerk ist: kurze Timeboxes, sichtbare Ergebnisse und Werte schaffen Verlässlichkeit. Teilnehmende erlernen Rollen, Events und Artefakte, wie Product Backlog, Sprint Backlog, Sprint Goal und Definition of Done, und wie ein Scrum Master Teams coacht, Hindernisse entfernt und Empirie fördert.
Lerninhalte, Fokus und Praxis verbinden sich: Daily Scrum zur Steuerung auf das Sprint Goal; Sprint Review für Feedback; Retrospektive zur kontinuierlichen Verbesserung; Verantwortung von Product Owner, Developers und Scrum Master wird klar dargestellt.

  • Empirie, Werte und Teamverantwortung
  • Sprint Planning, Sprint Goal und DoD
  • Events und Timeboxes (Daily 15 Min., Sprint max. 1 Monat)
  • Artefakte: Transparenz über Backlog und Inkrement
  • Coaching, Moderation und Hindernisbeseitigung

Scrum mit Kanban

Scrum mit Kanban zeigt, wie Flussprinzipien Vorhersagbarkeit und Durchsatz erhöhen. Der Kurs erklärt, wie das Team Arbeit sichtbar macht, WIP-Grenzen setzt und Prognosen als Bandbreiten auf Basis historischer Daten erstellt. Product Backlog wird als geordnete Darstellung der nächsten wirksamen Schritte behandelt.
Teilnehmende lernen Flussmessungen (Durchsatz, Bearbeitungs- und Wartezeiten), Losgrößenanpassung und Engpassanalyse und wie selbstverwaltende Teams Verantwortungsräume nutzen, um Qualität und Tempo in Einklang zu bringen.

  • Sichtbarmachung von Arbeit und WIP-Grenzen
  • Flussmetriken: Durchsatz, Lead- und Cycle-Time
  • Prognosen als Bandbreiten und Release-Planung
  • Product Backlog Management für Flow und Wert
  • Eingriffe bei Engpässen und Losgrößenoptimierung

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

Der Kurs vermittelt Grundkonzepte der Künstlichen Intelligenz, maschinelles Lernen, Unterschiede schwache vs. starke KI und praktische KI-Tools. Teilnehmende üben Prompt Engineering, Text- und Bild-KI, Chatbots und datenbasierte Analysen, um Automatisierung und Entscheidungsunterstützung zu nutzen.
Ethische Aspekte, Datenschutz und Bias stehen im Fokus; Integration von KI in Arbeitsprozesse wird praxisnah geübt, sodass Ergebnisse kritisch bewertet und sicher eingesetzt werden können.

  • Definition, Geschichte und Anwendungsfelder der KI
  • Maschinelles Lernen und Deep Learning verständlich
  • Prompt Engineering und Textgenerierung
  • Datenschutz, Bias und ethische Leitlinien
  • Praxis: Chatbots, Bild- und Sprach-KI, Automatisierung



Die Weiterbildung bereitet auf die Prüfung bei Scrum.org vor, wird aber weder von Scrum.org unterstützt noch ist sie mit Scrum.org ..verbunden.